package david.java.practice.algorithm.meituan;

/**
 * @Description: 给定两个字符串text1 和text2，返回这两个字符串的最长 公共子序列 的长度。如果不存在 公共子序列 ，返回 0 。
 *
 * 一个字符串的子序列是指这样一个新的字符串：它是由原字符串在不改变字符的相对顺序的情况下删除某些字符（也可以不删除任何字符）后组成的新字符串。
 *
 * 例如，"ace" 是 "abcde" 的子序列，但 "aec" 不是 "abcde" 的子序列。
 * 两个字符串的 公共子序列 是这两个字符串所共同拥有的子序列。
 *
 * 
 *
 * 示例 1：
 *
 * 输入：text1 = "abcde", text2 = "ace" 
 * 输出：3  
 * 解释：最长公共子序列是 "ace" ，它的长度为 3 。
 * 示例 2：
 *
 * 输入：text1 = "abc", text2 = "abc"
 * 输出：3
 * 解释：最长公共子序列是 "abc" ，它的长度为 3 。
 * 示例 3：
 *
 * 输入：text1 = "abc", text2 = "def"
 * 输出：0
 * 解释：两个字符串没有公共子序列，返回 0 。
 *
 * @Author: David
 * @Date: Create in 下午4:53 2021/5/13
 */
public class LC_1143_longestCommonSubsequence {

    /**动态规划啊,哎*/
    public int longestCommonSubsequence(String text1, String text2) {
        int[][] dp = new int[text1.length() + 1][text2.length() + 1];

        // 初始化
        for (int i = 0; i <= text1.length(); i++) {
            dp[i][0] = 0;
        }
        for (int i = 0; i <= text2.length(); i++) {
            dp[0][i] = 0;
        }
        for (int i = 1; i <= text1.length(); i++) {
            for (int j = 1; j <= text2.length(); j++) {
                if(text1.charAt(i-1) == text2.charAt(j-1)) {
                    dp[i][j] = dp[i-1][j-1]+1;
                } else {
                    dp[i][j] = Math.max(dp[i-1][j], dp[i][j-1]);
                }

            }
        }
        return dp[text1.length()][text2.length()];

    }
}
